Grok与GPT政治倾向测试：近500场选举中九成以上推荐不一致

当AI不再只是被动工具，而开始以“推荐答案”的形式表达倾向时，我们该如何看待？一项最新研究给出了令人警惕的答案。

近500场选举：两大AI模型九成以上分歧

TechCrunch报道称，一项新研究对当下主流AI模型的政治倾向做了系统测试。研究选取美国近500场选举作为样本，分别让xAI旗下的Grok和OpenAI的GPT推荐候选人。结果出人意料：绝大多数情况下，Grok推荐的是共和党候选人，GPT的推荐则明显倒向民主党。更关键的是，在超过90%的选举中，两款模型给出的推荐并不一致。

也就是说，同一场选举，用户换一个AI，拿到的“建议”可能完全相反。研究团队认为，这种政治倾向是系统性的，并非随机噪声，背后是模型训练数据、对齐策略和产品设计共同起了作用。

为何AI会“站队”？

AI模型的政治倾向自有来源。大语言模型的输出，很大程度上取决于训练语料——各家公司抓取的互联网数据、标注偏好、内容过滤策略都不一样，模型的“世界观”就在这个过程中被悄悄塑造。到了对齐阶段，微调又会把开发者的价值观进一步带进去，基于人类反馈的强化学习也包括在内。产品定位同样影响输出风格：一些模型被做成“直言不讳”的样子，另一些则被训练得更“谨慎回避”。

“当AI被要求在一个二选一的场景中做出选择，它实际上是在暴露自己的价值取向。”——研究团队

业内对这类问题早有担忧。此前多项研究都显示，主流聊天机器人在政治光谱测试中往往偏向某一侧；但直接拿选举候选人当测试对象、还测出九成以上分歧率的研究，此前并不多见。AI的“政治人格”由此不再只是抽象假设，它已经可以被测量、被比较。

AI政治中立性：一个未解的难题

AI该不该在政治上保持中立，本身就是个争论话题。用户希望AI提供客观信息，而不是替自己做出政治决定；可完全“中立”在技术上又几乎做不到——选什么数据、对齐什么价值观，每一步都意味着取舍。xAI创始人马斯克曾公开表示要打造“反觉醒”的AI，OpenAI则一再强调安全与对齐，这些理念差异最终会落到模型输出上。

监管方面，各国都在摸索AI透明度要求，比如披露训练数据来源、模型评估结果。但要让AI在政治议题上完全中立，眼下既没有技术标准，行业里也缺少共识。更现实的问题在于：AI厂商自己都难以定义“中立”，第三方审计和评估体系又该怎么建？

对选举与公众的潜在影响

一旦越来越多选民通过AI了解候选人，模型的政治倾向就可能带来实际影响。传播学研究显示，推荐系统对用户选择有明显作用。AI推荐对真实投票行为的影响到底有多大，目前还不清楚；但“信息茧房”效应在AI时代可能被进一步放大——用户越依赖单一模型获取信息，越容易陷进同质化的信息环境。

研究团队还呼吁，AI厂商应定期发布政治中立性评估报告，并允许第三方机构进行独立审计；模型的政治倾向如何评估、如何对外披露，同样关系到公众信任能否建立。对普通用户来说，先意识到“不同AI可能给出不同答案”，是AI时代保持信息辨别力的第一步。

让AI在两位候选人之间做选择，它给出的答案截然不同。这或许说明：AI并非一面中立的镜子，而是一面带滤镜的棱镜。怎么校准这面棱镜，整个行业都得一起回答。